谷歌、微軟依賴非洲的 人工智慧標籤勞動力

2019年4月10日，阿克拉（Accra）萬豪酒店裡非洲第一個人工智慧中心的一名工人站在谷歌人工智慧中心（迦納）的橫幅前。 （攝影：CRISTINA ALDEHUELA /法新社/Getty Images）

所謂的數據貼標者可以說是數字世界的建築工人。非洲數據貼標者準備的信息是矽谷人工智慧工作的重要組成部分。谷歌、微軟、Salesforce和雅虎等公司用的是Samasource。而Samasource是一家美國公司，僱用肯亞一些最貧窮的科技工人來創建人工智慧培訓數據和圖像信息。可以說，如果沒有人類標籤，人工智慧就一無是處，那麼，科技公司是否會繼續拿捏好將成為全球經濟中最具活力部分的離岸產業的尺度呢？

需要知道的細節分析

數據標籤是機器學習的必要組成部分，這些公司顯然有足夠的動機使用世界上最低工資地區的工人。再加上2018年人工智慧數據準備的市場已達5億美元，據Cognilytic的資料，該市場預計到2023年底將達到12億美元（https://www.cognilytica.com/2019/03/06/report-data-engineering-preparation-and-labeling-for-ai-2019/）。

Samasource公司給Kenyan AI數據貼標者（https://www.bbc.com/news/technology-46055595 ）提供的「生活工資」為每天約9美元，CultureBanx（https://www.culturebanx .com / cbx-weekly-24/2019/5/26/google-amp-microsoft-banking-on-africas-ai-labeling-workforce）指出，Kenyan普通工人的工資為每天約3美元，但9美元對於大型科技公司而言仍然是小錢。這些公司要找美國數據標籤專家在這個價位上做這種無聊、重複、永無止境的工作是很難的。這樣的低工資工作不僅僅僅出現在非洲，東南亞也有。

微軟的Mary Gary告訴記者，這些工人發揮的作用很重要，而經濟學家們卻沒有辦法解決市場定價的問題（https://www.axios.com/the-ai- sharecroppers-b316d333-ce00-47a1 -afd5-219d6138461e.html）。Gary表示， 「我們一直把這種勞動定價為耐用貨品，但它卻是價值主張的集體智慧。」

大型科技公司提供這些代工的主要原因是，數據準備和工程任務消耗的時間佔了大多數人工智慧和機器學習項目的80％以上。時間就是金錢，這些公司自然不想付很多錢給重複貼標籤的人。

就連英特爾的數據科學負責人Gary也指出，將這些職位外包是一種常見的做法，她表示，「常規的擁有適當數據科學領導地位的公司已經將數據科學家和數據工程師或數據貼標人之間區分開來，而且會經常聘請供應商進行數據注釋工作。 」

當人工智慧按預期那樣工作時，許多科技公司都會讚不絕口，但亮麗的外表必須有一個龐大的人工智慧低工資勞動力基礎支撐。這些低工資勞動力要上傳圖像，然後識別圖裡的人、動物、建築物、汽車、其他標誌甚至天空上的東西等等。在對數百萬個圖像執行了這種操作後，人工智慧系統才可以開始在現實世界中識別這些對象。

人類不會很快從人工智慧圈子裡數據標記和人工智慧質量控制這一塊消失。而這些非洲工人正在幫助創建的技術要用在他們所居住的社區也還需要一段時間。這些勞動力中的許多人常常生活在貧困線以下，他們將繼續為新型的、關乎人工智慧數據支持的藍領產業加油出力。

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